申请/专利权人：山东大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909845A

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G06F18/2415;G06F18/214;G06F18/15;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/0455

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明提出了一种结合直方图与元学习的基数估计方法及系统，涉及数据库查询优化的基数估计领域，对待估计的SQL语句进行特征提取和自适应编码，得到特征向量；将特征向量输入到训练好的多元决策器，输出直方图、元学习两种方法的适配概率，选择适配概率高的方法进行基数估计，得到最终的基数估计值；本发明将直方图与元学习方法结合，融合直方图方法“估得快”与学习方法“估得准”的优点，从精度、性能两方面综合优化基数估计方法；同时利用元学习方法训练基数估计器模型，将其与数据库基数估计方法结合，创新元学习应用场景的同时，也使得基数估计器能够适应不同的查询场景，提高估计器的通用性，节省训练的时间成本。

主权项：1.一种结合直方图与元学习的基数估计方法，其特征在于，包括：对待估计的SQL语句进行特征提取和自适应编码，得到特征向量；将特征向量输入到训练好的基数估计模型中，生成并输出最终的基数估计值；其中，所述基数估计模型，是将特征向量输入到训练好的多元决策器，输出直方图、元学习两种方法的适配概率，选择适配概率高的方法进行基数估计，得到最终的基数估计值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种结合直方图与元学习的基数估计方法及系统

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